Influence of feature scaling on convergence of gradient iterative algorithm

Feature scaling is a method to unify self-variables or feature ranges in data. In data processing, it is usually used in data pre-processing. Because in the original data, the range of variables is very different. Feature scaling is a necessary step in the calculation of stochastic gradient descent....

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Journal of physics. Conference series Ročník 1213; číslo 3; s. 32021 - 32025
Hlavní autor:	Wan, Xing
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Bristol IOP Publishing 01.06.2019
Témata:	Convergence Data processing Iterative algorithms Iterative methods Scaling
ISSN:	1742-6588, 1742-6596
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!